Systematic assessment of triticale‐based biorefinery strategies: techno‐economic analysis to identify investment opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, interest has increased in biorefineries that use a variety of biomass residues and non‐food crops. Triticale (X Triticosecale Wittmack) is a human‐developed crop that has the potential to become a preferred industrial energy crop for the biorefinery because of its capacity to grow on marginal land, its higher yields compared to existing cereal crops such as wheat, and its non‐competition with food‐based crops. However, implementation of the triticale‐based biorefinery will require the identification of sustainable strategies and as its sustainability pillar, the identification of economically promising strategies. In this study, the economic performance of several triticale‐based product‐process scenarios, including the production of ethanol, polylactic acid (PLA), and thermoplastic starch polymer, has been assessed through the evaluation of six economic criteria. These conflicting criteria have been evaluated in a multi‐criteria decision‐making (MCDM) panel, demonstrated for PLA platform, which has made it possible (i) to rank the alternatives by their economic performance, and (ii) to identify a set of the most important criteria to be used in a sustainability study. The MCDM results show that the alternatives with the best performance on profitability‐oriented criteria do not necessarily achieve the highest overall economic score. This suggests the need to consider both business‐strategy‐oriented criteria and profitability‐oriented criteria in strategic decision‐making. The MCDM results show that the internal rate of return, the downside internal rate of return, and the resistance to supply market uncertainty with relative weights of 24.8%, 23.6%, and 18.1% respectively, are the most important of the criteria assessed. © 2018 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».